論文の概要: Quadruple-star systems are not always nested triples: a machine learning approach to dynamical stability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09930v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 11:27:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:53:06.247954
• Title: Quadruple-star systems are not always nested triples: a machine learning approach to dynamical stability
• Title（参考訳）: 四重星系は必ずしもネストされた三重星ではない--動的安定性に対する機械学習アプローチ
• Authors: Pavan Vynatheya, Rosemary A. Mardling, Adrian S. Hamers
• Abstract要約: 機械学習アルゴリズムである多層パーセプトロン(MLP)を用いて,その安定性(長期有界性)に基づいて2+2および3+1四重項を分類する。 2つの四重項モデルがネストした三重項アプローチよりも優れており、これは特に3+1重項モデルにおいて重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The dynamical stability of quadruple-star systems has traditionally been treated as a problem involving two `nested' triples which constitute a quadruple. In this novel study, we employed a machine learning algorithm, the multi-layer perceptron (MLP), to directly classify 2+2 and 3+1 quadruples based on their stability (or long-term boundedness). The training data sets for the classification, comprised of $5\times10^5$ quadruples each, were integrated using the highly accurate direct $N$-body code MSTAR. We also carried out a limited parameter space study of zero-inclination systems to directly compare quadruples to triples. We found that both our quadruple MLP models perform better than a `nested' triple MLP approach, which is especially significant for 3+1 quadruples. The classification accuracies for the 2+2 MLP and 3+1 MLP models are 94% and 93% respectively, while the scores for the `nested' triple approach are 88% and 66% respectively. This is a crucial implication for quadruple population synthesis studies. Our MLP models, which are very simple and almost instantaneous to implement, are available on GitHub, along with Python3 scripts to access them.
• Abstract（参考訳）: 四重星系の動的安定性は伝統的に、四重星を構成する2つの「ネステッド」三重星を含む問題として扱われてきた。 本研究では,機械学習アルゴリズムである多層パーセプトロンを用いて,その安定性(長期有界性)に基づいて2+2および3+1四重項を直接分類した。 分類のためのトレーニングデータセットは、それぞれ$5\times10^5$ quadruplesで構成され、高精度な$n$-bodyコードmstarを使って統合された。 また,ゼロ傾斜系の限定パラメータ空間研究を行い,四重項と三重項を直接比較した。 4重mlpモデルと3重mlpモデルの両方が,特に3+1倍の3重mlpアプローチよりも優れた性能を示した。 2+2 MLPモデルと3+1 MLPモデルの分類精度はそれぞれ94%と93%であり、"nested"三重アプローチのスコアは88%と66%である。 これは四倍体集団合成研究にとって重要な意味を持つ。 MLPモデルは、非常にシンプルで、実装もほぼ瞬間的であり、それらにアクセスするPython3スクリプトとともにGitHubで利用可能です。

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